fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Шёпот вампира
Автор: Лана Ежова
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:156606
Слов в произведении (СВП):22243
Приблизительно страниц:79
Средняя длина слова, знаков:5.41
Средняя длина предложения (СДП), знаков:55.33
СДП авторского текста, знаков:59.92
СДП диалога, знаков:48.44
Доля диалогов в тексте:35.08%
Доля авторского текста в диалогах:12.02%
Использование диалогов по тексту
(по горизонтали: счётчик знаков; по вертикали: процент диалогов;
размер скользящего окна: знаков, шаг: 1000 знаков)

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:4903
Активный словарный запас (АСЗ):4759
Активный несловарный запас (АНСЗ):144
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1281.58
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2968.67 отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000
Динамика изменения УАСЗ-3000 от начала до конца произведения
(по горизонтали: счётчик слов; по вертикали: УАСЗ-3000)
Максимальное значение УАСЗ-3000 (0) приходится приблизительно на 0-ю страницу текста.
Миниимальное значение УАСЗ-3000 (10000000) приходится приблизительно на 0-ю страницу текста.

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:4731 (21.27% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:17512 (78.73% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное5841 (33.35%)
          Прилагательное1961 (11.20%)
          Глагол4431 (25.30%)
          Местоимение-существительное1705 (9.74%)
          Местоименное прилагательное1105 (6.31%)
          Местоимение-предикатив0 (0.00%)
          Числительное (количественное)188 (1.07%)
          Числительное (порядковое)34 (0.19%)
          Наречие789 (4.51%)
          Предикатив154 (0.88%)
          Предлог1893 (10.81%)
          Союз1717 (9.80%)
          Междометие294 (1.68%)
          Вводное слово56 (0.32%)
          Частица1315 (7.51%)
          Причастие350 (2.00%)
          Деепричастие52 (0.30%)
Служебных слов:8137 (46.47%)

Биграммы частей речи

В таблице показаны частоты словопар типа «существительное+прилагательное», «прилагательное+глагол» и т.д. Для удобства восприятия частота выражена в среднем количестве пары на 1000 слов текста. Вертикаль отражает часть речи первого слова биграммы, горизонталь — второго.

С
у
щ
е
с
т
в
и
т
е
л
ь
н
о
е
П
р
и
л
а
г
а
т
е
л
ь
н
о
е
Г
л
а
г
о
л
М
е
с
т
о
и
м
е
н
и
е
-
с
у
щ
е
с
т
в
и
т
е
л
ь
н
о
е
М
е
с
т
о
и
м
е
н
н
о
е

п
р
и
л
а
г
а
т
е
л
ь
н
о
е
М
е
с
т
о
и
м
е
н
и
е
-
п
р
е
д
и
к
а
т
и
в
Ч
и
с
л
и
т
е
л
ь
н
о
е

(
к
о
л
и
ч
е
с
т
в
е
н
н
о
е
)
Ч
и
с
л
и
т
е
л
ь
н
о
е

(
п
о
р
я
д
к
о
в
о
е
)
Н
а
р
е
ч
и
е
П
р
е
д
и
к
а
т
и
в
П
р
е
д
л
о
г
С
о
ю
з
М
е
ж
д
о
м
е
т
и
е
В
в
о
д
н
о
е

с
л
о
в
о
Ч
а
с
т
и
ц
а
П
р
и
ч
а
с
т
и
е
Д
е
е
п
р
и
ч
а
с
т
и
е
Существительное421953109.2.001.5.169.21.127262.9.63116.2.69
Прилагательное507.2182.2.74.00.32.001.5.163.35.7.85.111.61.6.11
Глагол4919261217.001.9.216.9.9037162.9.11122.5.26
Местоимение-существительное7.87334.53.5.00.90.114.5.743.83.2.58.2113.74.00
Местоименное прилагательное286.37.12.51.2.00.53.161.3.372.51.5.05.002.3.74.05
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)5.58.63.26.32.00.11.00.11.05.63.21.00.21.85.11.00
Числительное (порядковое)1.3.05.05.11.00.00.00.00.00.00.00.26.00.00.05.00.00
Наречие3.92.8134.2.90.00.16.001.2.162.32.4.21.113.4.79.05
Предикатив.58.211.51.26.00.16.00.37.21.16.53.05.05.63.16.00
Предлог52142.11013.001.5.63.74.16.05.85.05.00.582.4.11
Союз157.122133.7.00.37.165.3264.6.95.377.91.2.42
Междометие5.2.90.582.61.5.00.00.00.37.37.531.2.16.11.58.16.11
Вводное слово.37.16.48.48.11.00.05.00.32.00.37.16.05.00.05.00.00
Частица7.33.8315.61.7.001.1.052.2.5344.4.42.114.5.63.32
Причастие101.21.32.63.00.05.00.32.003.1.37.16.00.16.11.00
Деепричастие.42.32.21.21.11.00.05.00.16.11.53.16.00.00.26.05.00

Части речи на позициях в предложении

Таблица показывает, с какой частотой употреблены автором различные части на позициях в предложении. Например, ячейка «глагол – 3» показывает с какой вероятностью третье слово в случайно взятом предложении произведения является глаголом. Вероятность выражена в процентах.

В каждом столбце максимальное значение отмечено жирным шрифтом, что позволяет по первым трём-пяти столбцам примерно представить типичное для произведения начало предлоджения. Например, последовательность «местоимение-существительное, глагол, прилагательное, существительное» может быть чем-то вроде «Он срубил старое дерево...»


 Номер слова в предложении
 12345678910
Существительное19212325272929333032
Прилагательное8.98.67.48.59.1119.49.69.48.7
Глагол13252724201920171620
Местоимение-существительное151177.76.46.75.44.76.94.4
Местоименное прилагательное2.84.45.15.36.24.85.25.75.86.7
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).901.1.80.701.21.1.80.50.60.60
Числительное (порядковое).20.20.00.20.00.20.30.20.20.20
Наречие4.65.53.43.23.92.92.933.32.2
Предикатив2.1.90.70.60.30.60.30.40.60.00
Предлог5.45.48.6108.89.1129.7109.3
Союз156.56.66.27.37.46.97.37.47.3
Междометие4.4.80.90.901.1.70.50.801.61.2
Вводное слово.60.30.20.00.10.10.10.30.00.90
Частица6.77.87.35.36.255.65.35.75
Причастие.7011.31.61.61.922.12.71.4
Деепричастие.40.40.20.20.20.50.20.20.20.00

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая110.28
          .    точка90.37
          -    тире26.21
          !    восклицательный знак6.97
          ?    вопросительный знак13.67
          ...    многоточие15.69
          !..    воскл. знак с многоточием0.09
          ?..    вопр. знак с многоточием0.58
          !!!    тройной воскл. знак0.13
          ?!    вопр. знак с восклицанием1.57
          "    кавычка7.55
          ()    скобки0.76
          :    двоеточие5.93
          ;    точка с запятой0.09




Распознавание автора текста

Алгоритм распознавания автора текста, разработанный в 2008 году Львовым Алексеем (creator) для Лаборатории Фантастики, основан на сравнении лингвистического профиля текста с идентичными по структуре лингвистическими профилями авторов для выявления наиболее точного совпадения. Лингвопрофили авторов вычисляются заблаговременно и хранятся в базе данных как массивы усреднённых показателей и их среднеквадратичных отклонений по всем текстам автора. Таких показателей насчитывается более тысячи, часть из которых приведена выше.

Эмпирический подсчёт показал, что совокупный анализ этих данных, взятых в весовых долях, позволяет определить автора романа с точностью 98.79%, рассказа — 84.32% (при условии, что в базе данных имеется лингвистический профиль истинного автора). Алгоритм сложен и обладает рядом инновационных решений, что позволяет достичь высокой точности в сравнении с прототипами, основанными на анализе одних лишь символьных биграмм.

Алгоритм работы лингвоанализатора кратко описан в статье «Лингвистический анализ текста и распознавание автора».


АвторСовпадение с лингвопрофилем автора (в условных единицах)
1. Лана Ежова
 41
2. Ева Никольская
 34
3. Юлия Фирсанова
 34
4. Марьяна Сурикова
 33
5. Вадим Панов
 33
6. Ольга Пашнина
 33
7. Медина Мирай
 33
8. Мика Ртуть
 33
9. Кирилл Бенедиктов
 33
10. Юлия Набокова
 33
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх